3.31--Task4:建模与调参

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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本教程旨在帮助初学者了解并掌握数据挖掘中的建模与调参过程，包括线性回归、决策树等模型的使用及调参策略，通过二手车交易价格预测案例实践，深入浅出地讲解了模型评价、特征选择与模型对比等内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

四、建模与调参

Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task4 建模调参 部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。

赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测

地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX

4.1 学习目标

  • 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程
  • 完成相应学习打卡任务

4.2 内容介绍

  1. 线性回归模型：
    • 线性回归对于特征的要求；
    • 处理长尾分布；
    • 理解线性回归模型；
  2. 模型性能验证：
    • 评价函数与目标函数；
    • 交叉验证方法；
    • 留一验证方法；
    • 针对时间序列问题的验证；
    • 绘制学习率曲线；
    • 绘制验证曲线；
  3. 嵌入式特征选择：
    • Lasso回归；
    • Ridge回归；
    • 决策树；
  4. 模型对比：
    • 常用线性模型；
    • 常用非线性模型；
  5. 模型调参：
    • 贪心调参方法；
    • 网格调参方法；
    • 贝叶斯调参方法；

4.3 相关原理介绍与推荐

由于相关算法原理篇幅较长，本文推荐了一些博客与教材供初学者们进行学习。

4.3.1 线性回归模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391

4.3.2 决策树模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65304798

4.3.3 GBDT模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45145899

4.3.4 XGBoost模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/86816771

4.3.5 LightGBM模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/89360721

4.3.6 推荐教材：

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博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
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RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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